root121toor@gmail.com ~关注我 带你看更多精品技术和面试必备 示例： 输入：1->2->4, 1->3->4 输出：1->1->2->3->4->4 我们设定一个哨兵节点...prehead 和新链表,让prehead等于新链表，我们维护一个 pre，我们需要做的是调整它的 next 指针。...不管我们将哪一个元素接在了后面，我们都需要把 prev 向后移一位。
Tab Mix Plus插件导致的，本应该在当前页面打开，结果在新的标签页打开了，在附加组件中，禁用掉 Tab Mix Plus插件即可； 我的实现方法是装了一个Tab Mix Plus插件。...有人疑问了，我想打开一个链接，然后立马激活这个页面，怎么办？ 有办法。 把“链接”打上勾就OK了。 很简单，暂时还写不出很专业的技术文章，发点上去充数吧。
今天有一个这样的需求就是通过获取超链接中传递过来的跳转地址和对应的tabs的title名称参数，在layui-admin-iframe中自动打开一个新的tabs页面，不需要点击左边的菜单栏，实现一个单页面的效果...transferUrl=/Home/Index&openTabsName=首页 其中transferUrl：为需要打开的页面地址 openTabsName：为tabs标题名称 layui预先加载...，获取超链接中传递过来的跳转页面地址和tabs title名称在iframe中打开: //layui预先加载 layui.use('index', function(){ var transferUrl...pair[0] == variable){return decodeURIComponent(pair[1]);} } return(false); } 关于存在多了一级菜单栏，而链接中所带的地址又不是第一个一级菜单栏中的子菜单栏我们该如何解决初次加载显示子级菜单栏问题
一个单词的词性和它的 ELMo 嵌入能够预测在单词出现后大约 200 毫秒左右 MEG 传感器左前方大脑活动的共享部分。...然后对这些组合的嵌入进行进一步转换，为下一个层生成新的特征。使用 Hugging Face 提供的 PyTorch 版本的预训练 BERT。...3、文章讨论 对 NLP 模型进行微调来预测大脑活动是学习人类语言处理的一个新的研究方向。...尽管如此，这项研究证明了通过对语言模型进行微调来学习文本和大脑活动之间关系的可行性。作者相信，这为那些对人类语言处理过程有兴趣的研究人员提供了一个新的、有趣的、让人兴奋的方向。...考虑一个任务 T 的神经网络分类模型，将输入语句 x 映射到类别输出 y。将这个神经网络分类器分解成两个操作的组合，一个是表征函数 r(x)，另一个是映射操作符 A： ?
图9-15所示的程序中有两个复选框，其中一个用于打开或关闭字体斜体属性，而另一个用于加粗属性。注意第二个复选框有焦点，这一点可以由它周围的矩形框看出。...• void setSelected(boolean state) 将复选框设置为新的状态。 单选按钮 在前一个例子中，对于两个复选框来说，用户可以选择一个、两个或者两个都不选。...color 标题的颜色 • static CompoundBorder createCompoundBorder(Border outsideBorder, Border insideBorder) 将两个边界组合成一个新的边界...可以通过点击微调控制器按钮来获得20个排列的字符串“mate”、“meta”、“team”。...例9-10显示了如何产生多种微调控制器类型。可以通过点击Ok按钮来查看微调控制器的值。
首先，学习一层特征检测器，其活动向量能让我们重建输入。然后学习第二层特征检测器，活动向量能让我们重建第一层特征检测器的活动向量。...以这种方式学习了几个隐藏层后，再尝试用最后一个隐藏层中的活动向量预测标签，并通过所有层反向传播误差，以便微调最初的特征检测器，过程中不使用标签中的信息。...第一种方法称为SwAV，通过量化一个网络的输出来训练另一个网络，第二种方法称为BYOL，通过让两个网络中一个的参数轨迹更加平滑来防止崩溃。...大多数神经网络只有两个时间尺度：参数要么在学习大量训练用例过程中缓慢适应，要么随着每个新输入而迅速变化。添加一层快速适应变化的“快速参数”能引入新的计算性能。...当面临新的挑战，比如在一个交通规则与众不同的城市中开车，甚至想象如何在月球上驾驶交通工具，我们都可以利用已经掌握的知识体系和通用技能，并以新的方式动态地重新组合。
琳琅满目的乐高积木，通过一块又一块的叠加，可以创造出各种栩栩如生的人物、景观等，不同的乐高作品相互组合，又能为爱好者带来新的创意。...他们的研究为未来的语言模型发展提供了一个新的方向，特别是在资源节约和模型适应性方面。...方法介绍 对于给定的 anchor 模型 m_B 和增强模型 m_A，CALM 旨在将这两种模型结合起来，组成 m_（A⊕B），使得新模型的能力成为两个独立模型能力的组合。...为了学习组合参数 θ_C，该研究定义 D_C 包含两个模型的组合技能。与 LoRA 等在训练期间需要整个知识源（此处为键值）的微调方法相比，本文发现仅对一小部分键进行训练组合就可以泛化到全部。...当使用 CALM 来组成这两个模型时，作者通过显著的性能改进观察到了能力的清晰迁移和组合：与 m_B 相比，组合模型在 CC 和 T2C 任务上的绝对性能分别提高了 6.1% 和 3.6%。
传统的微调方法需要对模型的大量参数进行调整，既耗时又消耗资源。而LoRA通过将模型参数矩阵分解为两个低秩矩阵，从而减少了需要调整的参数数量。...通过预训练一个通用的图像生成模型，并使用少量印象派风格的画作为训练数据进行LoRA微调，可以在短时间内获得一个专门生成印象派风格图像的模型。...通过LoRA微调Stable Diffusion模型，可以实现对特定概念的高效生成。 例如，在品牌推广活动中，企业需要生成一系列符合品牌形象和主题的视觉内容。...这种多特征组合的能力，为产品设计和广告创作提供了强大的支持。 结论 LoRA作为一种创新的微调技术，通过低秩矩阵分解方法，实现了对大型生成模型的高效微调。...通过结合多个同类型的LoRA模型，并利用AdditionNet调节权重，可以实现更为复杂和定制化的生成效果。 这种灵活、高效的微调方法，为图像生成领域带来了新的可能性和应用前景。
1 存在的问题 BCI 系统通过分析一个人的大脑信号并将该神经活动转换为命令来工作，允许用户仅使用他们的思想来控制计算机光标等数字设备。...GAN 以创建“深度伪造”而闻名，它可以通过反复试验来创建几乎无限数量的新的类似图像。...猴子对屏幕上随机放置的一系列目标进行接触动作，同时我们使用植入的电极阵列记录初级运动皮层的神经活动。 研究人员利用这数据训练一个深度学习尖峰合成器，如下图b，训练基线 BCI LSTM 解码器。...微调的读出模块将这些神经属性的捕获表达调整为适合另一个会话或主题的尖峰序列。 步骤 3....使用用于微调的相同少量真实神经数据（在步骤 2 中）和大量合成尖峰序列（在步骤 2 中）的组合，为另一个会话或主题训练 BCI 解码器。
---- 新智元报道 来源：Facebook AI 编辑：LRS 【新智元导读】程序员的工作就是取代重复、算法可替代的工作，而他们自己也在研究如何取代自己。...最近的相关研究表明，自动补全可以通过深度学习来实现，使软件语言模型能够通过对从程序员的 IDE 活动中收集的真实世界数据集进行训练，来实现显著的准确性提高。...为了测试迁移学习的效果，他们使用了两个文本生成模型GPT-2和 PLBART-并评估了两个在线和离线模型的性能。 ?...2、GPT-2模型是在两个真实世界的数据集上训练的: 在 IDE 上写的和代码补全选择期间记录的代码序列。预训练和特定任务的微调相结合能够产生一个更好的模型，比基本模型的性能高出3.29%。...VSCode下，直接打开插件市场搜索TabNine，点击安装即可。Sublime Text下调出Install Package Control安装即可。Atom也可以直接安装。
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装，修改这里或那里的几行配置，好了，你已经有了一个Web服务器了。...在本指南中，我将解释Nginx的那些设置可以微调，以优化处理大量客户端时的性能。需要注意一点，这不是一个全面的微调指南。这是一个简单的预览——那些可以通过微调来提高性能设置的概述。...multi_accept 告诉nginx收到一个新连接通知后接受尽可能多的连接。 use 设置用于复用客户端线程的轮询方法。如果你使用Linux 2.6+，你应该使用epoll。...因为这种拷贝是在内核完成的，sendfile()要比组合read()和write()以及打开关闭丢弃缓冲更加有效(更多有关于sendfile)。 ...这里key是addr，我们设置的值是100，也就是说我们允许每一个IP地址最多同时打开有100个连接。
这些方法在神经网络中增加了域分类器，可以对数据来自哪个域进行分类。深度神经网络被训练成学习一个能骗过领域分类器的特征表示。...这是一个对抗性的目标，因为领域分类器被期望是准确的，但学习的特征表示却被期望能骗过领域分类器。因此，网络得到的变换特征不能区分两个域。...6 药物发现中的多任务学习 多任务模型是一种对多种活动具有预测能力的组合模型，它可以用不同活动集的数据同时进行训练，最终可以产生具有增强预测能力的多活动预测。...有必要找到一种合适的方法来使用平滑或连续的化学表示来测量分子距离，可以通过自动编码器等方法来实现。这样的化学表示法将有助于建立一个可靠的分子距离测量方法，并防止负迁移效应。...对于分子的生成，目前生成的模型是在一个由正反馈驱动的过程中对活性化合物进行微调。同样，可以想象一种负反馈微调策略，通过逆向调整模型来避免已知的非活性化合物。使用这种策略，将有望提高分子生成的成功率。
首先，作者引入了“spectral shift”这一概念，通过仅微调模型权重矩阵的奇异值来实现一个更紧凑和高效的参数空间。...通过这两个基础概念，我们可以更好地理解作者如何在紧凑的参数空间中利用奇异值分解（SVD）技术对扩散模型进行微调和优化。...2} + \lambda \mathcal{L}_{pr}(\delta) 3.3 Conditional Diffusion for C2-GAN 本部分介绍了如何将条件扩散模型与GAN结合，形成一个新的生成模型...生成条件样本 C2-GAN的条件模型是由一个扩散编码器 \mathcal{E} 和一个GAN解码器 D 组合而成的。扩散编码器 \mathcal{E} 是预训练的，并且对目标数据进行微调。...解码器 D 是一个标准的GAN生成器。 驱动扩散过程 利用条件样本 (z, c) 和噪声 \epsilon 驱动扩散过程。
感知：我们的系统采用神经网络的组合，以便我们的车辆能够识别传感器数据、识别物体并随着时间的推移跟踪它们，以便它能够深入了解周围的世界。...现在，通过与Brain团队的谷歌AI研究人员合作，我们将前沿研究付诸实践，用来自动生成神经网络。更重要的是，这些最先进的神经网络比工程师手动微调的质量更高，速度更快。...通过这次合作，我们的研究人员决定使用这些单元自动构建用于自动驾驶特定任务的新模型，从而将在CIFAR-10上学习到的知识迁移到我们领域中。...当我们的工程师手工对这些网络进行微调时，他们只能探索有限数量的架构，但是通过搭建自动搜索算法，我们可以自动探索数百种架构。...这两个额外的搜索发现网络比转移学习的网络要好得多。 搜索中发现的一些架构显示了卷积、池和反卷积操作的创造性组合，如下图所示。
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装，修改这里或那里的几行配置，好了，你已经有了一个Web服务器了！...在本指南中，我将 解释Nginx的那些设置可以微调，以优化处理大量客户端时的性能。需要注意一点，这不是一个全面的微调指南。这是一个简单的预览——那些可以通过微调来 提高性能设置的概述。...multi_accept 告诉nginx收到一个新连接通知后接受尽可能多的连接。 use 设置用于复用客户端线程的轮询方法。如果你使用Linux 2.6+，你应该使用epoll。...因为这种拷贝是在内核完成 的，sendfile()要比组合read()和write()以及打开关闭丢弃缓冲更加有效(更多有关于sendfile) tcp_nopush 告诉nginx在一个数据包里发送所有头文件...我们可以设置一个相对高的最大时间，这样我们可以在它们不活动超过20秒后清除掉。 open_file_cache_valid 在open_file_cache中指定检测正确信息的间隔时间。
引言 仅解码器的生成模型在文本、蛋白质、音频、图像和状态序列等多种模态中已经展示了它们能够通过下一个Token预测生成有用的表示，并成功生成新序列。...为了解决这些问题，作者提出了Zipper，这是一种旨在模块化的架构，通过交叉注意力将多种单模态预训练的解码器组合在一起。...与词汇扩展技术不同，提出的架构更灵活和可组合，允许单模态骨干网络独立于多模态对齐微调进行预训练，同时通过冻结相应的骨干网络来保留任何单模态性能（例如，确保文本到文本生成的性能不降低）。...模型 Zipper架构由两个自回归解码器塔（或骨干网络）组成，这两个塔通过门控交叉注意力层“拉链”在一起。每个骨干网络分别在单一模态上使用下一个标记预测进行训练。图1显示了Zipper架构的概述。...解码器中第层的新表示具体如下： 类似地，解码器中第层的新表示为： 最后，每个塔以一个softmax层结束（与同塔嵌入层共享），以便通过下一个标记预测任务将隐藏表示投影到（模态/塔特定的）标记词汇表的概率分布中
每个 Adapter 模块由两个前馈子层组成，第一个前馈子层将 Transformer 块的输出作为输入，将原始输入维度 d 投影到 m，通过控制 m 的大小来限制 Adapter 模块的参数量，通常情况下...通过添加 Adapter 模块来产生一个易于扩展的下游模型，每当出现新的下游任务，通过添加 Adapter 模块来避免全模型微调与灾难性遗忘的问题。...「知识组合阶段」：将预训练模型参数与特定于任务的 Adapter 参数固定，引入新参数学习组合多个 Adapter 中的知识，提高模型在目标任务中的表现。...然后使用 AdapterFusion 组合 N 个适配器中的知识，将预训练参数 Θ 和全部的 Adapter 参数 Φ 固定，引入新的参数 Ψ，使用 N 个下游任务的数据集训练，让 AdapterFusion...对于自回归模型，加入前缀后的模型输入表示： 对于编解码器结构的模型，加入前缀后的模型输入表示： 本文构造一个矩阵 去存储前缀参数，该前缀是自由参数。
因此，我们观察到适应动作识别模型的性能不佳 已经在一个数据集上微调到另一个不同的数据集。 数据集之间对象和视频背景的差异进一步加剧了学习通用动作识别分类模型。...我们的方法得到两个主要发现的支持。首先，不同的视频数据集涵盖了多种活动，并且在单个模型中将它们一起训练可能会导致模型在广泛的活动中表现出色。...每个块包含一个时间注意力、一个空间注意力和一个多层感知器 (MLP) 层。为了从多个视频和图像数据集中学习，我们采用了多任务学习范式，并为动作识别模型配备了多个分类头。...与标准训练策略相比，CoVeR 有两个优势。首先，由于模型是直接在多个数据集上训练的，因此学习到的视频表示更通用，可以直接在这些数据集上进行评估，而无需额外的微调。...在多个数据集上进行训练通过降低过度拟合的风险来缓解这一挑战。
研究人员利用单细胞测序数据，构建了一个单细胞生物学基础模型--scGPT，该模型基于一个生成式预训练变换器，跨越超过3300万个细胞的存储库。...scGPT包括两个训练阶段：在大型细胞图谱上进行初始通用预训练，以及针对特定应用在较小数据集上进行后续微调。...在微调阶段，预训练模型可以适应新的数据集和特定任务。 实验团队从CELLxGENE数据集中收集了3,300万个正常（非疾病）条件下的人类细胞的scRNA-seq数据。...这种方法为发现新的基因相互作用和促进再生医学带来了巨大希望。然而，潜在基因扰动的巨大组合空间很快就超过了实验可行性的实际限制。...迁移学习中的规模效应和情境效应 scGPT以迁移学习的方式通过微调展示了巨大的潜力。作者将该基础模型与针对每个下游任务从头开始训练的类似转换器模型进行了比较，从而进一步证实了使用该基础模型的好处。
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